ANALİZ DERSİ YAZILI SINAVLARININ ÜRETKEN YAPAY ZEKA İLE DEĞERLENDİRİLMESİ

EVALUATION OF ANALYSIS COURSE WRITTEN EXAMS USING GENERATIVE ARTIFICIAL INTELLIGENCE

Abstract

The purpose of this study is to examine the grading of written exam papers of students enrolled in the Elementary Mathematics Education program using artificial intelligence. To this end, the written papers of 50 students enrolled in the first year of the Primary Education Mathematics Teaching program at a state university in the Aegean Region who participated in the “Analysis 1” courses in the fall semester of 2025-2026 were examined. The survey model, one of the quantitative research methods, was used to determine the relational differences in the research; while the descriptive method, one of the qualitative research methods, was used to examine the details of these grading processes. The data in the research were obtained from the scores given by the experts, the scores given by the generative artificial intelligence that evaluated according to its own answer key, and the scores given by the generative artificial intelligence that evaluated according to the given answer key. These scores were analyzed separately using the SPSS program. The analyses revealed that experts could assign different scores for the same performance. When examining the relationship between experts and generative artificial intelligence, a statistically significant difference was also found. The assessments made by generative artificial intelligence in measurement and evaluation can be improved. 

Keywords: Generative artificial intelligence, written exam papers, measurement and evaluation

Öz

Bu araştırmanın amacı İlköğretim Matematik Öğretmenliği programında öğrenim gören öğrencilerin yazılı sınav kağıtlarının yapay zeka aracılığı ile notlandırılmasını incelemektir. Bu amaçla Ege Bölgesi’ndeki bir devlet üniversitesinde öğrenim görmekte olan birinci sınıf ilköğretim matematik öğretmenliği programındaki 2025-2026 güz yarıyılında “Analiz 1” derslerine katılım sağlayan 50 öğrencinin yazılı kağıtları incelenmiştir. Araştırmanın ilişkisel farklarını belirlemek amacıyla nicel araştırma yöntemlerinden tarama modeli; aynı zamanda bu notlandırmalarını detaylarını incelemek amacıyla nitel araştırma yöntemlerinden betimsel yöntem kullanılmıştır. Araştırmadaki veriler uzmanların vermiş olduğu puanlar, kendi oluşturmuş olduğu cevap anahtarına göre değerlendirme yapan üretken yapay zeka ve verilen cevap anahtarına göre değerlendirme yapan üretken yapay zekanın puanlarından elde edilmiştir. Bu puanlar SPSS programında ayrı ayrı analiz edilmiştir. Yapılan analizler sonucunda uzmanların aynı performansa farklı puanlar verebildiği tespit edilmiştir. Uzmanlar ve üretken yapay zeka arasındaki ilişki incelendiğinde de istatistiksel olarak anlamlı farklılık olduğu saptanmıştır. Üretken yapay zekanın ölçme değerlendirmede yapmış olduğu değerlendirmeler iyileştirilebilir. 

Anahtar Terimler: Üretken yapay zeka, yazılı sınav kağıtları, ölçme değerlendirme.

KAYNAKÇA

Adaş, E. ve Erbay, B. (2022). Yapay zekâ sosyolojisi üzerine bir değerlendirme. Gaziantep University Journal of Social Sciences, 21(1), 326-337.

Akça, G. ve Yılmaz Keleş, A. (2025). Yapay zeka ile ölçme değerlendirme. C. Şahin Kölemen (Ed.), Eğitimde zekanın yeni yüzü yapay zeka (s. 47-58). Pegem Akademi.

Aşık, F., Yıldız, A., Kılınç, S., Aytekin, N., Adalı, R., & Kurnaz, K. (2023). Yapay zekânın eğitime etkileri. International Journal of Social and Humanities Sciences Research (JSHSR), 10(98), 2100–2107. https://doi.org/10.5281/zenodo.8307107

Aydın, E. ve Önder, O. (2013). Sınava hazırlık biçiminin farklı sınav türlerinde ölçülen matematik sınav başarı düzeylerine etkisi. Marmara Üniversitesi Atatürk Eğitim Fakültesi Eğitim Bilimleri Dergisi, 31(31), 5-24.

Başol, G. (2019). Eğitimde ölçme değerlendirme. Pegem Akademi. (Orijinal yayın tarihi 2012).

Bektaş, M., & Kudubeş, A. A. (2014). Bir Ölçme ve Değerlendirme Aracı Olarak: Yazılı Sınavlar. Dokuz Eylül Üniversitesi Hemşirelik Fakültesi Elektronik Dergisi, 7(4), 330-336.

Büyüköztürk, Ş. ve Kılıç Çakmak, E. Ve Akgün, Ö. E. ve Karadeniz, Ş. Ve Demirel, F. (2021). Eğitimde bilimsel araştırma yöntemleri. Pegem Yayınevi.

Can, E. (2025). Bilimsel yayınların yapay zeka programları tarafından değerlendirilmesine ilişkin literatür incelemesi. Kapanaltı Dergisi(7), 61-77.

Çavuş, M. N. (2024). Eğitimde Yapay Zekâ Tabanlı Ölçme ve Değerlendirme Üzerine Bir Derleme. International Journal of English for Specific Purposes, 2(1), 39-54.

Ekiz, D. (2020). Bilimsel araştırma yöntemleri. Anı Yayıncılık.

Flodén, J. (2024). Grading exams using large language models: A comparison between human and AI grading of exams in higher education using ChatGPT. British Educational Research Journal, 51(1), 201-224. https://doi.org/10.1002%2Fberj.4069

Lagakis, P., & Demetriadis, S. (2021, November). Automated essay scoring: A review of the field. In 2021 International Conferrence on Computer, Information and Telecommunication Systems (CITS) (pp. 1-6). IEEE.

McKeachie, W.J. (1986). Teaching Tips (8.Baskı), Lexington, MA: Heath Inc.

Öksüz Gül, F. (2024). Eğitimde yapay zeka: Eğitim fakültesi akademisyenleri için fırsatları ve riskleri. Medeniyet Eğitim Araştırmaları Dergisi, 8(2), 71-97.

Özdal, M. A. (2023). Görüntü içeriği sınıflandırmasında yapay zekanın rolü ve uygulamaları. Van İnsani Ve Sosyal Bilimler Dergisi(6), 37-61. https://doi.org/10.62068/visbid.1352901

Özdemir, M. & Doğruöz, E. (2020). Bilimsel araştırma desenleri. N, Cemaloğlu (Ed.),  Bilimsel araştırma teknikleri ve etik. 65-98. Pegem Akademi.

Posner, E. A. ve Saran, S. (2025). Judge AI: Assessing large language models in judicial decision-making. University of Chicago Coase-Sandor Institute for Law & Economics Research Paper, (2503).

Uysal Saraç, M. (2025). Geleneksel ve modern ölçme araçları. M. Şata vd (Ed.), Eğitimde ölçme ve değerlendirme temel ilkelerden yenilikçi uygulamalara (s. 13-35). Pegem Akademi.

Xia, Q., Weng, X., Ouyang, F., Lin, T. J., &Chiu, T.K. (2024). A scoping review on how generative artifical intelligence transforms assesment in higher education. International Journey of Educational Technology in Higher Education, 21(1), 40. htthps://doi.org/10.1186/s41239-024-00468-z

Yalçın, E. (2019). Liseye giriş sınavı (LGS)’nın yönetici, öğretmen, öğrenci ve veliye göre incelenmesi. Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme Tezli Yüksek Lisans Programı Yüksek Lisans Tezi, Akdeniz Üniversitesi Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Antalya.

Zorbaz, K.Z. (2005). İlköğretim okulları ikinci kademe Türkçe öğretmenlerinin ölçme değerlendirmeye ilişkin görüşleri ve yazılı sınavlarda sordukları sorular üzerine bir değerlendirme. Eğitim Bilimleri Programı Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Mustafa Kemal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü. Hatay, Türkiye.